▲Mech-DL Kit深度學習本地訓練工具介紹
5月28日，梅卡曼德Mech-DL Kit深度學習本地訓練工具正式發布。Mech-DL Kit將深度學習模型訓練的工作環節全流程整合，集成商可在本地一站式完成深度學習模型訓練，節省時間與人力成本，簡化流程的同時提升訓練效率，并保證數據安全性。▲深度學習應用場景、特點及解決方案
在深度學習的各類應用場景中，電商、倉儲行業的海量物品可用免注冊方案進行抓取；紙箱、麻袋、周轉箱等也因尺寸外形相對一致，可預先訓練模型；而在工程機械、汽車等行業，因工件形狀各異，難以預先準備模型，而在模型訓練過程中，溝通成本高，人力成本投入大，效率低下且數據安全性無保障，因此如何快速訓練模型，提高生產效率成為行業剛需。
▲形狀各異的工件（鏈軌節、曲軸、曲柄、鋼板等）
為幫助工程機械、汽車等領域的客戶提高訓練效率，經潛心開發，梅卡曼德推出Mech-DL Kit深度學習本地訓練工具，讓集成商能夠方便、高效、自主地訓練出適用于各類典型場景的深度學習模型。?
梅卡曼德已經將深度學習成功應用于制造、物流等行業的上千個實際案例中，Mech-DL Kit的發布將使集成商獲得與梅卡曼德自身的交付團隊同樣的模型訓練能力。
Mech-DL Kit特點
Mech-DL Kit支持多種訓練模型，包括：缺陷檢測、分類、實例分割。
▲Mech-DL Kit支持三種模型訓練算法
缺陷檢測廣泛應用于各類工件的缺陷識別，幫助企業降本增效。目前提供2種訓練模式（Mech-DL Kit會自動識別數據集，選取訓練模式）：（1）無監督模式：針對實際項目中很難得到缺陷數據的情況，僅使用正常數據訓練，無需任何標注，即可用于檢測缺陷；（2）有監督模式：在擁有缺陷數據的情況下，對缺陷區域進行標注，與正常數據共同訓練。
分類可指定類別后判斷物體類別、狀態，例如識別物體正反面、區分相似的物體。
▲Mech-DL Kit實例分割效果
實例分割可從大量堆積的物品中識別并找出指定物體，標注出物體的輪廓及類別。
整合訓練全流程，將深度學習訓練的步驟集于一體，集成商一方參與即可完成深度學習模型訓練的所有工作。
通過使用Mech-DL Kit深度學習本地訓練工具，使用者可獨立完成數據采集、數據標注、模型訓練、模型測試等工作，最快約2小時即可獲得較為理想的深度學習模型，大幅縮短模型訓練的時間，且不需與廠商來回反復溝通，為集成商提供了更高效、便捷的解決方案。
數據標注、模型訓練等步驟可在本地自主完成，無需對外進行數據傳輸。
以往深度學習模型訓練過程，集成商需要將采集后的物體數據（可能涉及貨品種類、原料配方、工藝等諸多保密信息）發給第三方進行數據標注和模型訓練，因此存在數據泄露的風險，威脅數據安全。Mech-DL Kit將數據采集、數據訓練和模型標注等環節均設置于本地，保障數據安全性。
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無技術背景的操作人員，經簡單培訓后即可獨立進行深度學習模型訓練。
▲用Mech-DL Kit在本地進行自主深度學習訓練
Mech-DL Kit的UI界面設計簡約，功能分區明確，使用者無需編寫代碼，可一鍵打開深度學習訓練流程，獨自完成數據上傳、數據標注與模型訓練等工作。降低使用者的學習成本，且進一步提升訓練效率。
內置先進AI算法，少量樣本即可滿足訓練要求。
Mech-DL?Kit集成先進的AI算法，最少僅需數十張樣本，即可滿足深度學習的訓練要求（具體根據實際情況而定）。運行Mech-DL?Kit推薦配置：處理器：i7-9700，顯卡：RTX 2070，內存：16GB。目前，機器人在各行業領域的應用逐年遞增，而用戶難以在獲得機器人硬件的同時，也獲得配套的軟件、工具，亟待“一站式”完成智能機器人部署的成熟解決方案。另一方面，系統集成商也面臨諸多困難。在智能化項目的承接與落地過程中，系統集成商受限于效率、人才、工藝等因素，想推動智能機器人高效、規模化地部署及應用，離不開3D傳感器、視覺算法、機器人運動規劃等“硬技術”，也需要強大的工程設計能力、完善的典型應用標準、高效安全的訓練工具、快速的服務響應等“軟實力”，以上兩者缺一，都會給智能機器人的部署帶來阻礙。一直以來，梅卡曼德都致力于不斷增強硬技術和軟實力，希望通過逐步完善智能機器人軟硬件產品和相關配套服務及工具，不斷提升產品的易用性，并將技術能力真正輸出給集成商。Mech-DL Kit的發布，是梅卡曼德進一步提升綜合實力所邁出的重要一步，梅卡曼德將持續賦能集成商和合作伙伴，一起幫助用戶完成真正的“一站式”智能機器人部署，讓自動化應用更便捷、高效、簡單。Mech-DL Kit深度學習本地訓練工具現已正式發布。如您想了解使用，請在微信公眾號進行留言或直接聯系您的對應銷售。